大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述

大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式:

  1. 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本

  2. 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算

现代大模型训练通常结合这两种方式,形成混合并行策略。

二、硬件环境准备

1. 多机多卡环境配置

组件 要求 建议配置
GPU 支持CUDA NVIDIA A100/H100
网络 高速互联 InfiniBand或100Gbps以太网
存储 高性能 NVMe SSD阵列
CPU 多核 AMD EPYC或Intel Xeon
内存 大容量 ≥512GB/节点

2. 软件环境配置

# 基础环境
conda create -n paralle

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